上訊信息數(shù)據(jù)雷達(dá)DR基于AI大模型進(jìn)行分類分級(jí)：自動(dòng)化的數(shù)據(jù)特征提取和數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練,，消除了規(guī)則的編寫和維護(hù)成本：借助AI大模型，我們實(shí)現(xiàn)了對(duì)數(shù)據(jù)特征的自動(dòng)提取和數(shù)據(jù)模型的自動(dòng)訓(xùn)練,，從而消除了傳統(tǒng)方法中需要編寫和維護(hù)大量規(guī)則的問(wèn)題,。使用人員只需準(zhǔn)備一定量的訓(xùn)練數(shù)據(jù),，而不必針對(duì)不同的數(shù)據(jù)類型進(jìn)行規(guī)則編寫和維護(hù),，從而**降低了相關(guān)成本,。這種自動(dòng)化的特征提取和模型訓(xùn)練方式為數(shù)據(jù)分類分級(jí)技術(shù)的發(fā)展帶來(lái)了新的可能性,。上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān) DG 具備強(qiáng)大的安全防護(hù)功能，有效抵御外部網(wǎng)絡(luò)攻擊,，保護(hù)企業(yè)核心數(shù)據(jù),。創(chuàng)新上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)服務(wù)電話

數(shù)據(jù)智能平臺(tái)是基于數(shù)據(jù)編織架構(gòu)和數(shù)據(jù)智能大模型的新一代數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，解決組織內(nèi)部由數(shù)據(jù)孤島帶來(lái)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)梳理,、數(shù)據(jù)分類分級(jí)、全局?jǐn)?shù)據(jù)查找,、跨源聯(lián)邦查詢和數(shù)據(jù)安全合規(guī)等難題,。數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)（DG）是一站式數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)管理平臺(tái)，通過(guò)業(yè)界**的虛擬訪問(wèn)代理技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)于關(guān)系性數(shù)據(jù)庫(kù),、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù),、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)湖的事前細(xì)粒度授權(quán),、事中訪問(wèn)行為管控和動(dòng)態(tài)脫敏、事后訪問(wèn)日志審計(jì),，從而**降低數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)的管理復(fù)雜度,，滿足企業(yè)對(duì)于內(nèi)部數(shù)據(jù)安全保護(hù)的需求和外部數(shù)據(jù)安全監(jiān)管的要求。通過(guò)數(shù)據(jù)搜索數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG對(duì)外提供API接口,，通過(guò)接口將敏感數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)導(dǎo)入數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)平臺(tái)進(jìn)行脫敏,，實(shí)現(xiàn)與其他系統(tǒng)數(shù)據(jù)集成。

高效的數(shù)據(jù)庫(kù)直接授權(quán)：管理員可以快速為多個(gè)用戶授予多個(gè)數(shù)據(jù)源權(quán)限,，從而顯著提高權(quán)限管理的效率。此功能避免了逐一授權(quán)的繁瑣步驟,，減少了權(quán)限配置所需的時(shí)間,，提高了管理的靈活性和效率。便捷的權(quán)限模板管理：支持創(chuàng)建和使用權(quán)限模板,，以簡(jiǎn)化權(quán)限申請(qǐng)流程,。操作員可以直接引用權(quán)限模板申請(qǐng)所需權(quán)限,，減少了重復(fù)配置的工作量,。管理員可以啟用或禁用這些模板，并支持批量導(dǎo)入,，提升了權(quán)限管理的規(guī)范性和效率,。權(quán)限總覽視圖：權(quán)限總覽功能提供了對(duì)所有數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)權(quán)限的***視圖。通過(guò)樹狀結(jié)構(gòu)展示數(shù)據(jù)源的層級(jí)目錄,，包括每一級(jí)的訪問(wèn)權(quán)限和***字段,。這使得用戶可以直觀了解權(quán)限分配情況,，確保數(shù)據(jù)資源的安全性和管理的透明度。

大多企業(yè)數(shù)據(jù)環(huán)境中存在著多樣化的數(shù)據(jù)庫(kù)類型和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)平臺(tái),。為了有效管理這些數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)雷達(dá)DR提供了***的數(shù)據(jù)庫(kù)管理功能,，涵蓋了以下關(guān)鍵方面：***的數(shù)據(jù)庫(kù)類型支持：支持不低于40種數(shù)據(jù)庫(kù)類型,，包括常見的主流數(shù)據(jù)庫(kù)（如Oracle、MySQL,、SQLServer,、DB2、PostgreSQL等）,、國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)（如DM、GaussDB,、Oscar等）以及大數(shù)據(jù)平臺(tái)下的數(shù)據(jù)庫(kù)（如Elasticsearch,、MongoDB、Hbase等）,。平臺(tái)通過(guò)支持常見的jdbc協(xié)議,，實(shí)現(xiàn)對(duì)各種數(shù)據(jù)庫(kù)的連接和管理。數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG通過(guò)支持訪問(wèn)節(jié)點(diǎn)的高可用部署,，有效地防范了單節(jié)點(diǎn)故障可能帶來(lái)的影響。

定時(shí)執(zhí)行任務(wù)：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG提供直觀易用的定時(shí)執(zhí)行任務(wù)的設(shè)置,，以確保定期對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別,，降低潛在風(fēng)險(xiǎn)。多數(shù)據(jù)源任務(wù)配置：為了***的數(shù)據(jù)安全管理,，數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持配置多數(shù)據(jù)源敏感數(shù)據(jù)識(shí)別任務(wù),，確保在不同數(shù)據(jù)源中都能有效地發(fā)現(xiàn)潛在的敏感數(shù)據(jù)。結(jié)果打標(biāo)與管理：在任務(wù)結(jié)果中,，數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持對(duì)已識(shí)別的敏感數(shù)據(jù)類型進(jìn)行打標(biāo)確認(rèn)，以便進(jìn)行更為精細(xì)的敏感數(shù)據(jù)管理,。任務(wù)重啟與歷史查看：數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG支持重新發(fā)現(xiàn)任務(wù),，同時(shí)通過(guò)歷史記錄查看已執(zhí)行任務(wù)的詳細(xì)信息。查看已確認(rèn)的類別字段：敏感數(shù)據(jù)列表功能允許用戶查看已確認(rèn)的敏感數(shù)據(jù)類別字段,。用戶可以快速檢索和查看系統(tǒng)中已經(jīng)標(biāo)記為敏感的數(shù)據(jù)字段類別,，有助于監(jiān)控和管理敏感數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)安全和合規(guī)性,。新增敏感數(shù)據(jù)類別：支持用戶在敏感數(shù)據(jù)列表中直接新增敏感數(shù)據(jù)類別,，無(wú)需進(jìn)行敏感數(shù)據(jù)識(shí)別。用戶可以靈活地在列表中添加新的敏感數(shù)據(jù)類別,，根據(jù)實(shí)際需求對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和管理,，簡(jiǎn)化了敏感數(shù)據(jù)管理流程。數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)DG操作日志及審計(jì)功能應(yīng)能夠提供完整的,、可追溯的操作記錄,，以加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)訪問(wèn)和平臺(tái)活動(dòng)的監(jiān)控。提供上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)包括

數(shù)據(jù)庫(kù)操作的安全風(fēng)*是當(dāng)今企業(yè)面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)之一,。創(chuàng)新上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)服務(wù)電話

數(shù)據(jù)分類分級(jí)落地面臨的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類分級(jí)技術(shù)無(wú)法滿足快速增長(zhǎng)的大規(guī)模數(shù)據(jù)的需求,。詞法分析的局限性導(dǎo)致數(shù)據(jù)分類分級(jí)的準(zhǔn)確度較低,，基于字段名稱和注釋的分類分級(jí)規(guī)則可復(fù)制性比較差，數(shù)據(jù)分類分級(jí)規(guī)則的編寫和維護(hù)需要大量人力介入,。上訊數(shù)據(jù)雷達(dá),，基于AI的智能數(shù)據(jù)分類分級(jí)工具,?；跀?shù)據(jù)字段內(nèi)容的模型訓(xùn)練,，保證了數(shù)據(jù)分類分級(jí)模型的可復(fù)制性基于AI大模型，通過(guò)針對(duì)數(shù)據(jù)字段的內(nèi)容進(jìn)行訓(xùn)練,，在不依靠數(shù)據(jù)字段的名稱和注釋的情況下就能夠達(dá)到很高的準(zhǔn)確度,，所以保證了訓(xùn)練后的數(shù)據(jù)分類分級(jí)模型的可復(fù)制性，可以應(yīng)用在***的數(shù)據(jù)環(huán)境下,。創(chuàng)新上訊數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)服務(wù)電話